安徽理工大學hadoop的試卷及答案一、選擇題（每題2分，共20分）1.Hadoop是一個由（）開發的開源框架。A.GoogleB.ApacheC.IBMD.Oracle答案：B2.Hadoop的核心是（）。A.HBaseB.HiveC.MapReduceD.YARN答案：C3.Hadoop的文件系統是（）。A.HDFSB.NFSC.GFSD.XFS答案：A4.Hadoop的MapReduce編程模型中，Map階段的主要任務是（）。A.數據清洗B.數據排序C.數據合并D.數據劃分答案：A5.Hadoop的YARN是（）的縮寫。A.YetAnotherResourceNegotiatorB.YetAnotherResourceManagerC.YetAnotherResourceNegotiatorD.YetAnotherResourceScheduler答案：B6.Hadoop生態系統中，用于數據倉庫的組件是（）。A.HBaseB.HiveC.PigD.Flume答案：B7.Hadoop的HDFS設計用于（）。A.單機存儲B.網絡存儲C.磁盤存儲D.內存存儲答案：B8.Hadoop的MapReduce編程模型中，Reduce階段的主要任務是（）。A.數據清洗B.數據排序C.數據合并D.數據劃分答案：C9.Hadoop的HDFS中，NameNode的主要作用是（）。A.存儲數據B.管理文件系統的命名空間C.執行數據塊的復制D.存儲元數據答案：B10.Hadoop的MapReduce編程模型中，Shuffle和Sort階段的主要任務是（）。A.數據清洗B.數據排序C.數據合并D.數據劃分答案：B二、填空題（每題2分，共20分）1.Hadoop是一個由Apache基金會開發的開源______框架，用于______和______大數據。答案：分布式存儲；分布式處理2.Hadoop的核心組件包括______、______和______。答案：HDFS；MapReduce；YARN3.Hadoop的HDFS是一個高度可靠的系統，設計用于在______硬件上運行。答案：廉價4.Hadoop的MapReduce編程模型中，Map階段的主要任務是______，而Reduce階段的主要任務是______。答案：數據清洗；數據合并5.Hadoop的YARN負責______和______。答案：資源管理；作業調度6.Hadoop生態系統中，______是一個高級的MapReduce編程語言，用于簡化數據流的編寫。答案：Pig7.Hadoop的HDFS中，______負責存儲文件系統的命名空間和控制對文件的訪問。答案：NameNode8.Hadoop的MapReduce編程模型中，Shuffle和Sort階段的主要任務是______。答案：數據排序9.Hadoop的HDFS中，______負責存儲實際的數據。答案：DataNode10.Hadoop的MapReduce編程模型中，______階段的主要任務是將Map階段的輸出結果進行合并和排序。答案：Reduce三、簡答題（每題10分，共30分）1.請簡述Hadoop的HDFS的架構特點。答案：Hadoop的HDFS是一個分布式文件系統，其架構特點包括：-高度容錯：HDFS能夠自動保存數據的多個副本，通常為三份，以應對硬件故障。-高吞吐量：HDFS優化了大規模數據集的訪問，適合批量處理大數據。-適合大規模數據集：HDFS設計用于存儲大規模數據集，適合大規模分布式計算。-移動計算而非數據：HDFS將計算移動到數據所在位置，而不是移動數據到計算所在位置。2.請簡述Hadoop的MapReduce編程模型的主要階段。答案：Hadoop的MapReduce編程模型的主要階段包括：-Map階段：在這個階段，輸入數據被分割成多個獨立的片段，每個片段由Map任務處理，生成中間鍵值對。-Shuffle和Sort階段：Map階段的輸出被收集并排序，為Reduce階段準備。-Reduce階段：在這個階段，排序后的中間鍵值對被傳遞給Reduce任務，Reduce任務合并具有相同鍵的值，生成最終結果。3.請簡述Hadoop的YARN的主要功能。答案：Hadoop的YARN的主要功能包括：-資源管理：YARN負責管理集群的資源，包括內存和CPU。-作業調度：YARN負責調度作業，決定哪些作業應該在集群的哪些節點上運行。-任務監控：YARN監控任務的執行，確保任務按照預期完成。-容錯處理：YARN能夠處理節點故障，確保作業能夠在出現故障時繼續執行。四、編程題（每題15分，共30分）1.請編寫一個MapReduce程序，計算給定文本文件中每個單詞的出現次數。答案：```javaimportorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;importjava.io.IOException;publicclassWordCount{publicstaticclassTokenizerMapperextendsMapper<Object,Text,Text,IntWritable>{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{StringTokenizeritr=newStringTokenizer(value.toString());while(itr.hasMoreTokens()){word.set(itr.nextToken());context.write(word,one);}}}publicstaticclassIntSumReducerextendsReducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{privateIntWritableresult=newIntWritable();publicvoidreduce(Textkey,Iterable<IntWritable>values,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{intsum=0;for(IntWritableval:values){sum+=val.get();}result.set(sum);context.write(key,result);}}publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Configurationconf=newConfiguration();Jobjob=Job.getInstance(conf,"wordcount");job.setJarByClass(WordCount.class);job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);job.setReducerClass(IntSumReducer.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);FileInputFormat.addInputPath(job,newPath(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath(args[1]));System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);}}```2.請編寫一個Hadoop的HDFS文件復制程序，將一個文件從一個目錄復制到另一個目錄。答案：```javaimportorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.FileSystem;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importjava.io.IOException;import.URI;publicclassHdfsFileCopy{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsIOException{if(args.length!=2){System.err.println("Usage:HdfsFileCopy<source><destination>");System.exit(2);}Configurationconf=newConfiguration();FileSystemfs=FileSystem.get(URI.create(args[0]),conf);Pathsrc=newPath(arg